ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## KAJIAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN ANALISIS DERET WAKTU DI PERAIRAN LAUT BANDA
SEA SURFACE TEMPERATURE STUDIES USING TIME SERIES ANALYSIS IN BANDA SEA WATER
Try Al Tanto 1 * dan Riswanto 2
1 Loka Riset Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir, BRSDM KKP Jl. Raya Padang – Painan Km.16, Bungus, Kota Padang 2 Balai Riset Pemulihan Sumber Daya Ikan, BRSDM KKP *Corresponden author e-mail: try.altanto@gmail.com
Submitted: 21 April 2022 / Revised: 29 December 2022 / Accepted: 30 December 2022 http://doi.org/10.21107/jk.v15i3.14386

## ABSTRACT
Map of sea surface temperature is very important in the science of oceanography, some phenomena in the ocean can be seen by using it globally. One of them is in the form of upwelling events that occur in the Banda Sea, besides that, IOD and ENSO phenomena can occur because they are close to the Indian and Pacific Oceans. Time series analysis is used to predict possible phenomena that can occur in  long  SST  variable  data.  The  Fourier  Transform  analysis  obtained  from  the  study  of  sea  surface temperature data produces temperature signals for the dominant annual (annual) and semi-annual (6 months) periods. The ENSO phenomenon also affects temperature variations that occur in the waters of the Banda Sea with the visible signal of the inter-annual period (2.8 years). The application of the SVD-based EOF  method to SST  data produces a dominant EOF  mode which indicates that  Arafura waters play a role in influencing the SST cycle that occurs in the Banda Sea.
Keywords : sea surface termperature, EOF methods, time series analysis, fourier analysis, Banda Sea

## ABSTRAK
Peta suhu permukaan laut sangat penting dalam ilmu oseanografi, beberapa fenomena di laut dapat terlihat dengan menggunakannya secara global. Salah satunya berupa kejadian upwelling yang terjadi di  Laut  Banda,  selain  itu  dapat  berupa  fenomena  IOD  dan  ENSO,  karena  berada  dekat  dengan Samudera Hindia dan Pasifik. Analisis deret waktu (time series analysis) digunakan untuk memprediksi kemungkinan  fenomena  yang  dapat  terjadi  pada  data  variabel  SPL  yang  panjang.  Analisis  Fourier Transfom  yang  diperoleh  dari  kajian  data  suhu  permukaan  laut  menghasilkan  sinyal  suhu  periode dominan annual (tahunan) dan semi-annual (6 bulanan). Fenomena ENSO juga mempengaruhi variasi suhu yang terjadi di perairan Laut Banda dengan terlihatnya sinyal periode inter-annual (2.8 tahunan). Penerapan metode EOF berbasis SVD pada data SPL menghasilkan satu mode EOF dominan yang menunjukkan perairan Arafura berperan dalam mempengaruhi siklus SPL yang terjadi di Laut Banda.
Kata kunci : suhu permukaan laut (SPL), metode EOF, analisis deret waktu, analisis fourier, Laut Banda

## PENDAHULUAN
Suhu  merupakan  salah  satu  faktor  yang penting  bagi  kehidupan  organisme  di  lautan, karena dapat mempengaruhi aktivitas metabolisme  dan  perkembangbiakan  dari organisme-organisme  tersebut  (Hutabarat  dan Evans, 2014). Umumnya suhu air laut optimum untuk  pertumbuhan  plankton  di  laut  tropis adalah  antara  25  -  32°C.  Kehidupan  plankton dengan suhu air laut dalam kisaran luas disebut sebagai eurythermal ,  sementara  mereka  yang
hidup  dalam  rentang  sempit  disebut  sebagai stenothermal (Wyrtki,  1961;  Hartoko,  2013).
Suhu  air  laut  juga  dapat  mempengaruhi ekosistem  di  wilayah  pesisir,  baik  terhadap kehidupan  ekosistem  terumbu  karang,  lamun, dan  mangrove,  maupun  terhadap  organisme yang  hidup  di  dalam  ekosistem  tersebut. Secara  horizontal  sebaran  suhu  perairan sangat  bergantung  pada  letak  lintang,  secara umum  suhu  laut  pada  daerah  sekitar khatulistiwa  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan daerah  sekitar  lintang  tinggi.  Daerah-daerah
yang  paling  banyak  menerima  panas  dari matahari  adalah  daerah  pada  lintang  10  LU  – 10  LS,  sehingga  suhu  air  laut  tertinggi ditemukan  di  daerah  khatulistiwa  (Sverdrup et al., 1942).  Suhu  permukaan  laut  (SPL)  di perairan  Indonesia  secara  umum  berkisar antara 28 – 31 o C (Nontji, 2007). Secara vertikal, sebaran suhu di laut dapat dibedakan menjadi 3  yaitu,  lapisan  homogen  /  tercampur  ( mix layer ), lapisan termoklin, dan lapisan dasar.
Peta  SPL  sangat  penting  dalam  ilmu oseanografi, beberapa fenomena di laut dapat terlihat  dengan  menggunakannya  secara global.  Beberapa  kegunaan  dari  sebaran  SPL adalah untuk fenomena upwelling dan downwelling ,  pemetaan  distibusi  hujan  salju, pemetaan  banjir,  analisa  kelembaban  tanah regional,  pendeteksian  kebakaran  hutan, pemantauan  badai,  gunung  api  meletus, analisis fenomena El Nino, La Nina, IODM, sea level  heigh , sea  level  rises ,  perubahan  iklim global, pergerakan arus laut ( Gulf Stream ), dan lain-lainnya. Suhu permukaan laut di Indonesia umumnya  sekitar  28  –  31 o C  (Nontji,  2007), ditemukannya  fenomena upwelling terjadi, seperti Laut Banda. Kejadian upwelling di lihat dari  tingkat  penurunan  SPL,  yaitu upwelling dikatakan  terjadi  jika  anomali  sekitar  0.5 o C  di bawah  suhu  rata-rata  dan  terjadi  peningkatan net primary productivity (NPP) rata-rata (Kemili dan Putri, 2012). SPL juga dapat melihat variasi arus  laut  secara  spasial  dan  temporal.  Salah satunya berupa fenomena Gulf-Stream , adalah arus  laut  kuat  yang  merupakan  arus  panas yang  bergerak  dari  daerah  tropis  menuju lintang tinggi. Selain itu SPL juga dapat melihat arus  berputar  yang  membentuk gyres atau eddy current .
Analisis  deret  waktu ( time  series  analysis ) merupakan  metode  yang  meMpelajari  deret waktu,  baik  dari  segi  teori  yang  menaunginya maupun untuk membuat peramalan (prediksi). Peramalan  deret  merupakan  penggunaan model  untuk  memprediksi  nilai  di  waktu mendatang  berdasarkan  peristiwa  yang  telah terjadi.  Ada  beberapa  asumsi  penting  yang harus  dipenuhi  agar  data  deret  waktu  dapat digunakan dalam keperluan proyeksi / peramalan.  Beberapa  diantaranya  adalah adanya  ketergantungan  antara  kejadian  masa mendatang  terhadap  masa  sebelumnya  atau lebih  dikenal  dengan  istilah  autokorelasi . Asumsi berikutnya adalah aktivitas pada masa depan  mengikuti  pola  yang  terjadi  pada  masa lalu dan hubungan / keterkaitan pada masa lalu dapat  ditentukan  dengan  pengamatan  atau penelitian.
Transformasi Fourier merupakan metode untuk mengubah  sinyal  dengan  domain  waktu menjadi  sinyal  dengan  domain  frekuensi. Dengan menggunakan metode ini, dapat dilihat frekuensi-frekuensi  yang  terdapat  pada  suatu sinyal deret waktu. Dalam kajian ini, kita dapat mengetahui  pengaruh  dari  pola  monsoonal, pola ekuatorial, dan pola lokal yang mempengaruhi periode  suhu  permukaan perairan. Metode empirical orthogonal function (EOF)  merupakan suatu metode untuk menentukan  pola-pola  dominan  pada  data yang berevolusi dalam ruang dan  waktu. EOF dikatakan  sebagai  transformasi hotelling yang merupakan sebuah teknik untuk menyederhanakan  suatu  himpunan  data. Himpunan data tersebut direduksi menjadi lebih kecil  dengan  mempertahankan  sebanyak mungkin  variasi  dalam  himpunan  data  asal. Peubah  baru  yang  merepresentasikan  data dengan  dimensi  yang  lebih  kecil  disebut dengan  komponen  utama,  dalam  kajian  ini disebut  sebagai  mode  EOF.  Tujuan  metode EOF  adalah  menghasilkan  sebuah  kombinasi linear  yang  sesuai  dengan  ruang  dan  waktu, agar  dapat  memisahkan  keterkaitan  data spasial  dan  temporal.  Analisis  dilakukan menggunakan transformasi Fourier dan metode  EOF  berbasis Eigen  Value  Problem (EVP) untuk mereduksi data tersebut. Selanjutnya  akan  dianalisis  pola  spasial  dan pola  temporal  dari  hasil  reduksi  data  dan dianalisis  sinyal  dominan  yang  memengaruhi suhu  permukaan  laut  di  wilayah  perairan  Laut Banda. Kajian ini bertujuan untuk menganalisis data  deret  waktu  suhu  permukaan  laut  pada perairan  Laut  Banda  menggunakan  metode Fourier Transform (FT) dan Empirical Orthogonal Function .

## MATERI DAN METODE
Data suhu permukaan laut (SPL) diperoleh dari INDESO ( Infrastructure Development of Space Oceanography ) Project. Interval data pengukuran  adalah  selang  1  hari  untuk  data selama 7 tahun (1 Januari 2008 - 31 Desember 2014). Berikut area lokasi kajian di sekitar Laut Banda ( Gambar 1 ).
Deret waktu ( time series ) merupakan kumpulan observasi  atau  pengamatan  yang  dibuat berurut ( sequentially ) sepanjang waktu (Sumarjaya,  2016).  Untuk  menganalis  data sekuensial  tersebut  disebut  sebagai  analisis deret  waktu  ( time  series  analysis ).  Tujuan dasar dari metode analisis deret waktu adalah untuk  menentukan  variabilitas  rangkaian  data dalam  hal  fungsi  periodik  yang  dominan (Thomson  dan  Emery,  2014).  Analisis  deret waktu digunakan untuk menyelidiki perilaku
atau kecenderungan data secara temporal dari suatu  variabel  tertentu  (Trauth,  2006;  Trauth, 2015). Sebelum melakukan analisis data, perlu melakukan  beberapa  tahapan  penanganan terhadap data yang akan diolah tersebut, salah satunya berupa filtering data. Penanganan data ini dilakukan karena adanya kemungkinan data tersebut memiliki bias ( noise ) tertentu. Filtering
dapat  dilakukan  dengan  membuang  data rataan  ( moving  average )  atau  menghilangkan kecenderungan  data  ( detrend ).  Analisis  yang dilakukan terhadap data time series SPL di Laut Banda  adalah  analisis fourier melalui fast fourier  transform ,  dan  juga  analisis  fungsi orthogonal empiris (EOF).
Gambar 1 . Area kajian di perairan Laut Banda (124.167-131.667 o BT dan 4.387-6.887 o LS)
Analisis fourier adalah  perluasan  dari  fungsi periodik f  (x) dalam  hal  jumlah  sinus  dan cosinus  yang  tak  terbatas. Fourier  series memanfaatkan  hubungan  ortogonalitas  fungsi sinus  dan  cosinus.  Perhitungan  dan  studi Fourier series dikenal sebagai analisis harmonik dan sangat berguna untuk memecah fungsi  periodik  menjadi  seperangkat  istilah sederhana,  dipecahkan  secara  individual,  dan kemudian dikombinasi ulang untuk mendapatkan  solusi  bagi  masalah  asli  atau perkiraan  untuk  keakuratan  yang  diinginkan secara  praktis.  Analisis fourier terhadap  satu variabel  data  dapat  dilakukan  dengan korelasi sendiri  ( auto-correlation )  yang  disebut  dengan auto  spectral  analysis .  Analisis  auto  spektral bertujuan  untuk  menggambarkan  distribusi varian  yang  terkandung  pada  sinyal  tunggal dari  data  deret  waktu x  (t) sebagai  fungsi frekuensi  atau  panjang  gelombang  (Trauth 2006;  Trauth  2015).  Cara  sederhana  untuk
menggambarkan  varians  selama  jeda  waktu  k yaitu menggunakan autocovarians , adalah:
= ∑ − ̅ − ̅ …. (1)
Normalisasi  kovarians  dengan  varians  σ 2 dari data deret waktu x(t) menghasilkan urutan auto korelasi:
=

## =
………………… (2)
Metode  populer  untuk  menghitung  spektrum daya dengan Fourier Transform adalah:
= ∑ ! "#$ /$ & ……...…… (3)
Dimana M adalah  maksimum  lag  dan fs merupakan  frekuensi  sampling.  Perhitungan power spectral density (PSD) adalah:
'() = * ∗ $ * $ $ & = |* $ |
$ & ……..………..… (4)
X * xx (f) adalah kompleks konjugat dari transformasi Fourier dari  fungsi  auto  korelasi X xx (f). Perhitungan  aktual  dari  spektrum  daya dapat  dilakukan  pada  sejumlah  frekuensi berbeda  dengan  menggunakan Fast  Fourier Transformation (FFT).
Analisis  lainnya  dari  data time  series SPL berupa  analisis  ortogonal  empiris  (EOF), merupakan  teknik  yang  berguna  dalam mengompres variabilitas sesuai kecenderungan  data  yang  disebut  sebagai analisis komponen utama (PCA) (Thomson dan Emery, 2014). Keunggulan analisis EOF adalah memberikan deskripsi ringkas tentang variabilitas spasial dan temporal dari data time series berupa  fungsi  ortogonal.  Tujuan  utama dari  analisis  EOF  adalah  mereduksi  sejumlah besar  variabel  data  menjadi  hanya  beberapa variabel  tanpa  mengubah  sebagian  besar varians dari data asli (Jolliffe, 2002).
Analisis EOF berbasis singular value decomposition (SVD) dilakukan melalui beberapa tahapan  yaitu: 1) menyusun matriks data;  2)  menormalisasi  matriks  data;  3) mereduksi  matriks  data  dengan  SVD  data (UΣV T );  4)  menentukan  nilai  singular;  dan  5) menganalisis  secara  spasial  dan  temporal terhadap mode EOF dominan. Data oseanografi  biasanya  berupa  data  grid  dalam bentuk matriks yang memiliki level tiga dimensi dengan  dua  dimensi  spasial  dan  satu  dimensi waktu.  Koordinat  horizontal  tersusun  dari  dua dimensi  spasial  yaitu  untuk  garis  lintang -. , . =1,2,…, / 1  dan  garis  bujur  ɸ , =1,2,…, / 2 menghasilkan  jumlah  dari  titik  grid / = / 1 / 2 koordinat  vertikal  disusun  berdasarkan  waktu 01 , 1 =1,2,…, 2 dan  untuk  bidang  F  dapat dituliskan:
31. =( -. ,ɸ , 01 ), .......................................…. (5)
dengan 1= 1 = 2 ,1= . = / 1 dan 1= = / 2
Secara umum untuk dimensi tiga membutuhkan  penyimpanan yang  cukup banyak dan sulit untuk dianalisis. Oleh karena itu,  dapat  ditransformasikan  menjadi  dimensi dua, misalnya matriks data berukuran nXp. Grid data  set  yang  terdiri  atas  ruang  dan  waktu  X (n,p) mewakili nilai dari bidang X pada ruang n dan waktu p. Nilai dari bidang pada titik grid nj dan  waktu  diskret  pi  dinotasikan  xij  untuk 1 =1, ⋯ , 2 dan 1 =1, ⋯ , / sehingga  bidang  yang diamati  direpresentasikan  dalam  data  matriks sebagai berikut:
= 5 11 21  ⋯ 1/ 2/ ⋮ ⋱ ⋮ 21 ⋯ 2/ : ………………………… (6)
Pendekatan SVD dilakukan dengan mereduksi data  yang  akan  dianalisis,  misalkan  X  matriks berukuran  n  x  p  dengan ;<2 ( )  =  ,  maka dekomposisi  nilai  singular  dari X adalah faktorisasi dalam bentuk:
= = Ʃ > T …………………………………..…... (7)
Dimana = = [ ? 1 ? 2 … ?2 ] dan > = [ 1  2 … / ] merupakan matriks ortogonal (Goldberg, 1991). Matriks U berukuran n x n, V berukuran p x p, dan S =[ @ 000]  berukuran  n  x  p  dengan @ = A1<B ( @ 1, @ 2, ⋯ , @ )  dan @ 1= @ 2= ⋯ = @ =0 sehingga dapat dibuat persamaan:
2, / = =2. 2 Eσ 0 0 0H 2/> " /. / ……………..… (8)
Analisis EOF digunakan untuk mencari (n x k) matriks skor komponen dengan p waktu pada k komponen  yang  memuat  matriks V yang mengandung  koefisien  EOF  dari  n  variabel pada k komponen. Misalkan   pada persamaan di  atas  memiliki  matriks  berukuran  n  x  p  yang mengandung  data  set  dengan  n  banyaknya peubah atau variabel dan p waktu. SVD dari X dengan ;<2 ( )=   adalah  faktorisasi  seperti pada persamaan berikut ini:
= ∑ =ᵢ|σᵢ
J ᵢ
………………...………… (9)
Matriks V dari persamaan adalah matriks EOF dan = Ʃ  adalah  matriks  skor  dari  komponen utama.  Varians  dari  i  komponen  utama
1 =1,2…  diperoleh dari:
U i = @1 2/S @1 2……………………………….. (10) dimana 1 =1,2, ⋯ ,  merupakan nilai singular dari matriks X .  Dalam  prakteknya,  k  mode  EOF1 atau  komponen  utama  pertama  dengan  « menjelaskan proporsi varians terbesar. Visualisasi  metode  EOF  terhadap  data  SPL menggunakan  program  komputer  dengan bantuan software Matlab. Berdasarkan visualisasi  tersebut  diperoleh  nilai  EOF terbesar  sebagai  pola  dominan  untuk  spasial dan  temporal  yang  mewakili  data  asli  suhu permukaan laut sebagai data yang dianalisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Moving Average dan Detrend
Hasil filtering dengan  membuang  data  rataan ( moving average ) atau menghilangkan kecenderungan data ( detrend ) terhadap data

## Tanto dan Riswanto, Kajian Suhu Permukaan Laut (SPL)
time series SPL periode tahun 2008 – 2014 (7 tahun) yang dirata-ratakan per hari menunjukkan  nilai  suhu  permukaan  laut  pada perairan  Laut  Banda  (4  –  6 o LS  dan  127  – 129 o BT)  bervariasi  dengan  kisaran  26.12  - 31.23 o C dan rata-rata sebesar 28.83 o C. Terjadi variabilitas  SPL  pada  wilayah  kajian  dalam
rentang tahunan dan juga tiap tahunnya. Pada tahun  2008,  2011,  2012,  dan  2014,  nilai  SPL cukup rendah (< 28 o C) terjadi pada akhir bulan Juni  hingga  September.  Hasil  visualisasi  atau tampilan grafik dari fungsi detrend dan moving average ditunjukkan  pada Gambar  3 dan Gambar 4 .
Gambar 2 . Suhu permukaan laut pada perairan Laut Banda (4 – 6 o LS dan 127 – 129 o BT)
Gambar 3 . Nilai SPL ( Detrend ) pada perairan Laut Banda (4 – 6 o LS dan 127 – 129 o BT)
Rentang nilai SPL terendah berlangsung cukup lama, dengan prediksi kejadian upwelling pada perairan  ini  sangat  besar  terjadi.  Sedangkan pada tahun 2009 dan 2013, nilai SPL terendah (<  28 o C)  mulai  terjadi  pada  bulan  Juli  hingga September.  Bahkan  nilai  SPL  terendah  pada tahun 2010 terjadi lebih singkat, hanya selama sekitar 1 bulan (Juli – Agustus) dengan nilai <
28 o C.  Secara  umum,  nilai  SPL  terendah tersebut  terjadi  sebagai  akibat  dari  kejadian angin  muson  di  wilayah  perairan  Indonesia. Posisi Indonesia  yang berada di antara benua Asia  dan  benua  Australia  membuat  kawasan Indonesia  paling  ideal  untuk  berkembangnya angin  muson  ( monsoon  wind )  (Nontji,  2007). Variasi suhu permukaan laut dominan
berpengaruh terhadap angin muson di Asia (Qu et al., 2005). Variabilitas spasial dari SPL dapat menyebabkan terjadinya upwelling dan downwelling Ekman di bagian utara dan selatan
Laut  Indonesia,  dan  membentuk  wilayah  SPL dingin di bagian timur laut (Kida dan Richards, 2009).
Gambar 4 . Nilai SPL ( moving average ) perairan Laut Banda (4 – 6 o LS dan 127 – 129 o BT)
Pada  bulan-bulan  Juli  sampai  Agustus,  pusat tekanan  udara  tinggi  terjadi  pada  bagian daratan  Australia  dan  pusat  tekanan  udara rendah  di  atas  daratan  Asia  (Nontji,  2007). Sehingga  terjadi  gerakan  udara  dari  tekanan udara tinggi di australia menuju tekanan udara rendah di Asia, menyebabkan terjadinya angin muson  timur  ( east  monsoon )  di  Indonesia. Kejadian  nilai  SPL  terendah  (<  28 o C)  pada perairan Laut Banda tersebut dapat dipastikan sebagai  pengaruh  dan  respon  dari  kejadian angin muson timur.
Selain  itu,  kejadian  SPL  dengan  nilai  cukup tinggi juga terjadi pada wilayah kajian. Bahkan terlihat  dari  grafik  SPL  ( Gambar  2 ),  bahwa kejadian SPL lebih hangat terjadi lebih panjang tiap tahunnya dalam rentang data 2008 - 2014 tersebut.  Memang,  menurut  (Martono,  2016) bahwa  dalam  30  tahun  terakhir,  suhu permukaan laut di perairan Indonesia menunjukkan kecenderungan meningkat. Secara  umum,  SPL  lebih  hangat  sebesar  > 29 o C  dapat  terjadi  hingga  bulan  Mei,  yang dimulai  sejak  akhir  tahun  (umumnya  mulai bulan  November).  Sekitar  bulan  Desember, Januari dan Februari, musim dingin terjadi pada belahan bumi bagian utara (daratan Asia) dan sebaliknya  kejadian  musim  panas  pada belahan bumi bagian selatan (daratan Australia). Hal ini terjadi karena posisi matahari yang  berada  di  belahan  bumi  bagian  selatan, sehingga bagian selatan menjadi lebih hangat. Pada  saat  kondisi  tersebut,  terjadilah  tekanan tinggi  di  atas  daratan  Asia  (bagian  utara)  dan
pusat tekanan rendah di atas daratan Australia (bagian selatan). Keadaan ini yang menyebabkan  angin  berhembus  dari  asia (tekanan udara tinggi) menuju daratan Australia (tekanan  udara  rendah),  sehingga  terjadi fenomena  pergerakan  angin  ini  di  Indonesia yang  disebut  angin  muson  barat  ( west monsoon ).
Analisis Fourier Transform (FT)
Hasil power  spectral  density  / PSD  ( auto spectral ) dari suhu permukaan laut (Gambar 5) dengan analisis fourier transform , terlihat signal dominan data SPL memiliki nilai PSD sebesar 2014 o C 2 /c.p.d  pada  periode  sekitar  1  tahun (sekitar  360-372  hari),  sebesar  977 o C 2 /c.p.d pada waktu setengah tahun (sekitar 186 hari). Berikut hasil auto spektral data time series SPL di prairan Laut Banda (2008-2014) ( Gambar 5 ).
Hal  ini  diduga  mendapat  pengaruh  dari  IOD ( Indian Ocean Dipole Mode ) yang terjadi pada perairan  Samudera  Hindia  dan  juga  pengaruh musim yang terjadi secara periodik. Fenomena IOD  yang  terjadi  pada  tahun  2006  ditandai dengan  nilai  DMI  yang  ekstrim  positif menyebabkan rendahnya SPL berkaitan dengan  proses upwelling yang  terjadi  secara intensif  di  perairan  yang  membawa  massa  air bersuhu rendah ke lapisan permukaan (Yuniarti et al., 2013). Pada saat terjadi IOD secara tidak langsung SPL di perairan Indonesia mengalami penurunan,  tidak  menutup  kemungkinan  juga terjadi pada perairan Laut Banda.

## Tanto dan Riswanto, Kajian Suhu Permukaan Laut (SPL)
Gambar 5 . Analisis fourier transform - power spectral density (PSD) data SPL di perairan Laut Banda Selain pengaruh IOD, angin muson timur dapat menjadikan nilai SPL cukup rendah yang terjadi hampir  tiap  tahun  pada  bulan-bulan  tertentu, terutama  terjadi  pada  bulan  juli  atau  agustus atau  september.  Hal  ini  sangat  terlihat  jelas baik  dari  data time  series SPL  di  Laut  Banda ( Gambar  2 ),  maupun  dengan  analisis fourier transform .  Pengaruh  angin  muson  di  perairan Indonesia  tentunya  sangat  mendominasi. Posisi Indonesia  yang berada di antara benua asia  dan  benua  Australia  membuat  kawasan Indonesia  paling  ideal  untuk  berkembangnya angin  muson  ( monsoon  wind )  (Nontji,  2007). Muson  barat  / barat laut mencapai puncaknya pada  bulan  Desember  hingga  Februari,  yang sering  disertai  kejadian  hujan  (Siregar et  al., 2017).  Variasi  suhu  permukaan  laut  dominan berpengaruh terhadap angin musim di Asia (Qu et al., 2005). Sekitar bulan Desember, Januari, dan  Februari,  musim  dingin  terjadi  pada belahan  bumi  bagian  utara  dan  sebaliknya kejadian  musim  panas  pada  belahan  bumi bagian selatan.
Kondisi  ini  diduga  posisi  matahari  berada  di belahan bumi bagian selatan, sehingga bagian selatan menjadi lebih hangat. Pada saat kondisi tersebut,  terjadilah  tekanan  tinggi  di  atas daratan Asia (bagian utara) dan pusat tekanan rendah  di  atas  daratan  Australia  (bagian selatan). Keadaan ini yang menyebabkan angin berhembus  dari  Asia  (tekanan  udara  tinggi) menuju  daratan  Australia  (tekanan  udara rendah), sehingga terjadi fenomena pergerakan angin ini di Indonesia yang disebut angin muson barat ( west monsoon ). Sebaliknya,  pada  bulan-bulan  Juli  sampai Agustus,  pusat  tekanan  udara  tinggi  terjadi pada  bagian  daratan  Australia  dan  pusat tekanan  udara  rendah  di  atas  daratan  Asia
(Nontji, 2007). Sehingga terjadi gerakan udara dari  tekanan  udara  tinggi  di  australia  menuju tekanan  udara  rendah  di  Asia,  menyebabkan terjadinya angin muson timur ( east monsoon ) di Indonesia.
Selain  itu,  juga  terjadi  periode  hampir  2  –  3 tahunan,  dengan  terlihatnya  signal  PSD sebesar  109.7 o C 2 /c.p.d  pada  periode  2.8 tahun. Hal ini diduga terkait dengan fenomena ENSO  ( El-Nino  Southern  Oscillation ). Wilayah perairan Laut Banda yang cukup dekat dengan Samudera  Pasifik  bagian  barat,  tentunya  juga cukup  besar  pengaruh  dari  kejadian  ENSO tersebut. Pada saat El-Nino terjadi peningkatan SPL, dimana fenomena ini terjadi di Samudera Pasifik  tengah  dan  timur.  Kejadian  ini berdampak  terhadap  sirkulasi  monsun  di Indonesia, yang mana terjadi penguatan angin di  Pasifik  Barat  daerah  equator.  Lokasi  ini cukup  dekat  dengan  Laut  Banda  sehingga diduga memiliki pengaruh yag cukup signifikan. Fenomena  sebaliknya  dari  El-Nino  adalan  La Nina, yang ditandai dengan anomali SPL lebih dingin dari pada rata-ratanya.

## Analisis Empirical Orthogonal Function
(EOF)
Penggunaan  metode  EOF  bertujuan  untuk menentukan suatu set variabel baru yang dapat mengungkapkan  sebagian  besar  varians  dari data yang diamati  melalui penyusunan kombinasi  linier  dari  variabel  asal  (Hannachi, 2004). Menentukan besar kontribusi mode EOF ke - adalah dengan membagi nilai eigen ke - dengan jumlah seluruh nilai eigen. Maka nilai eigen  yang  paling  besar  akan  memiliki kontribusi paling besar pula terhadap variabilitas data SPL.
Gambar 6 . Pola spasial suhu permukaan Laut Banda mode EOF-1.
Gambar 7 . Pola temporal (periode) suhu permukaan Laut Banda mode EOF-1.
Setiap  mode  EOF  memiliki  kontribusi  masing- masing  terhadap variabilitas  data  suhu permukaan  laut  dengan  jumlah  seluruh kontribusi  dari  seluruh  mode  EOF  adalah 100%.  Seperti  yang  ditunjukkan  gambar  6, mode  EOF-1  mampu  memberikan  kontribusi terhadap variabilitas data suhu permukaan laut sebesar 93.1%, Mode-2  (5%), Mode-3 (0.9%), Mode-4  (0.5%)  dan  seterusnya  sehingga jumlah  kontribusi  seluruh  mode  adalah  100%. Mode  satu  dengan  yang  lain  saling  bebas, sehingga  mode  EOF-   (untuk    >  1)  mampu memberikan  kontribusi  terhadap  variabilitas data anomali suhu di luar kontribusi mode EOF- 1.
Banyaknya  komponen  utama  pertama  dan mampu  merepresentasikan  data  asli  adalah
proporsi  varians  kumulatif  lebih  dari  80% (Jolliffe,  2002).  Hasil  dekomposisi  analisis Mode-1  dengan  keragaman  sebesar  93.1% menunjukkan bahwa nilai pada sisi timur lebih tinggi  dibandingkan  sisi  barat  ( Gambar  6 ). Kondisi  ini  memperlihatkan  bahwa  perairan Arafura  berperan  dalam  mempengaruhi  siklus variasi SPL yang terjadi di perairan Laut Banda. Kondisi  ini  diduga  terkait  pola  spasial  osilasi SPL  dominan  akibat  pengaruh  dari  muson ( Gambar  7 ).  Perhitungan  dekomposisi  data menunjukkan  Mode-2,  Mode-3  dan  Mode-4 memiliki  nilai  keragaman  yang  sangat  kecil sehingga  dengan  menggunakan  hasil  analisis Mode-1  cukup  untuk  menggambarkan  pola  / variasi suhu  yang terjadi ( Gambar 8 , Gambar 9 dan Gambar 10 ).
Gambar 8 . Plot pola spasial dan temporal SPL di Laut Banda mode 2 EOF
Gambar 9 . Plot pola spasial dan temporal SPL di Laut Banda Mode 3 EOF
Gambar 10 .  Plot pola spasial dan temporal SPL di Laut Banda mode 4 EOF

## KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis Fourier Transfom data suhu permukaan  laut  menghasilkan  sinyal  suhu periode  dominan  annual  (tahunan)  dan  semi- annual  (6  bulanan).  Fenomena  ENSO  juga mempengaruhi  variasi  suhu  yang  terjadi  di perairan Laut Banda dengan terlihatnya sinyal periode inter-annual (2.8 tahunan). Penerapan metode  EOF  berbasis  SVD  pada  data  SPL menghasilkan  satu  mode  EOF  dominan  yang menunjukkan perairan Arafura berperan dalam mempengaruhi siklus SPL yang terjadi di Laut Banda.

## DAFTAR PUSTAKA
Emery,  W.J.,  Thomson,  R.E.  (2008). Data Analysis Methods in Physical
Oceanography .  Second  Ed.  Boulder, Colorado and Sidney.
Hannachi, A. (2004). A Primer for EOF Analysis of  Climate  Data .  United  Kingdom: Departement  of  Meteorology,  University of Readling.
Hartoko, A. (2013). Oseanographic
Characteristers and Plankton Resources of Indonesia. Yogyakarta: Graha Ilmu. Hutabarat,  S.,  Evans,  S.M.  (2014). Pengantar Oseanografi . 2nd ed. Jakarta: UI Press. Jolliffe,  I.T.  (2002). Principal  Componen Analysis .  Second  Ed.  New  York  (US): Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Kemili, P., Putri, M.R. (2012). Pengaruh Durasi dan  Intensitas  Upwelling  Berdasarkan Anomali Suhu Permukaan Laut Terhadap Variabilitas
Produktivitas
Primer di Perairan Indonesia. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 4 (1), 66– 79.
Kida, S., & Richards, K. J. (2009). Seasonal sea surface  temperature  variability  in  the Indonesian Seas. Journal of Geophysical Research: Oceans , 114 (C6), 1-7.
Martono, M. (2016). Seasonal and Interannual Variations  of  Sea  Surface  Temperature in the Indonesian Waters. Forum Geogr. 30 (2), 120–129.
Nontji,  A.  (2007). Laut  Nusantara .  Fifth  Ed. Jakarta: Djambatan.
Qu,  T.,  Du,  Y.,  Strachan,  J.,  Meyers,  G.,  &
Slingo, J. (2005). Sea Surface Temperatureand Its Variability. Oceanography , 18 (4), 50-61. Siregar,  S.  N.,  Sari,  L.  P.,  Purba,  N.  P., Pranowo,  W.  S.,  &  Syamsuddin,  M.  L. (2017).  Pertukaran  massa  air  di  Laut
Jawa terhadap periodisitas monsun dan Arlindo  pada  tahun  2015. Depik , 6 (1), 44-59. Sumarjaya,  I.W.  (2016). Modul  Analisis  Deret Waktu .  Denpasar  (ID):  Universitas Udayana. Sverdrup, H.U., Johnson, M.W., Fleming, R.H. (1942). The  Oceans,  Their  Physics, Chemistry, and General Biology . Prentice-Hall, New York.
Thomson,  R.E.,  Emery,  W.J.  (2014). Data Analysis Methods
in
Physical
Oceanography .  Third  Ed.  Boulder  (US): Elsevier Ltd. Trauth,  M.H.  (2006). MATLAB®  Recipes  for Earth Sciences . Potsdam (Ger): Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Trauth,  M.H.  (2015). MATLAB®  Recipes  for Earth  Sciences .  Fourth  Ed.  Potsdam (Ger): Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Wyrtki,  K.  (1961). NAGA  REPORT  (Scientific Results  of  Marine  Investigations  of  the South  China  Sea  and  the  Gulf  of Thailand 1959-1961) . Second Ed. California  (USA):  Scripps  Institution  of Oceanography  -  The  University  of
California.
Yuniarti, A., Maslukah, L., & Helmi, M. (2013). Studi  variabilitas  suhu  permukaan  laut berdasarkan  citra  satelit  aqua  MODIS tahun  2007-2011  di  Perairan  Selat Bali. Journal of Oceanography , 2 (4), 416-421.